本发明属于标准数据处理领域，尤其涉及一种北斗移动穿戴设备标准数据平台。
背景技术：
北斗穿戴设备因其灵活与便捷性，各应用均由一系列的微服务构成。微服务的特点是粒度小，数量多，需集成后实现具体功能，并可能随场景的不同而集成不同的对象与数据等。微服务的数据目标往往随传感器感知到的数据不同而以不同的服务响应，因此，北斗移动穿戴设备运行是一个数据驱动微服务的模式。而不同场景、不同领域中面向应用的数据往往无法直接集成，需要在一个标准数据环境下，采用逻辑分层的数据资源进行采集、处理与集成。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题是针对背景技术的不足提供了一种北斗移动穿戴设备标准数据平台。
本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案
一种北斗移动穿戴设备标准数据平台，包含依次连接的M4层、M3层、M2层、M1层；
所述M1层为包含S1～Sn在内的各类应用中主数据与参考数据词典，用于实现对应用层数据提供跨系统间的统一释义、标识、分类、定义、属性描述，分布与流向管理；
所述M2层为独立的元数据词典，用于存放各领域的元数据集，从规范化需求出发，抽取和定义各领域的标准元数据，再对来自S1～Sn的元数据进行比对、测试、标准化处理和分布映射，此层通过对M1层中跨系统资源中的元数据进行独立的标准化与统一化处理，实现它们描述的主数据与参考数据等的一致；
所述M3层为元模型词典，用于对各类元模型按标准进行比对与一致性处理，实现对M2层的元数据进行模型定义、共享或互操作时的耦合，以及生命周期管理；
M4 层为元模型规则，用于检查出微服务中的各类数据项缺失与合规情况，通过对微服务需求的数据元素、元数据、元模型等的管理，自动检出缺陷描述规则并通过元模型词典、元数据词典和主数据与参考数据词典等进行逐级修正，从而实现应用系统的数据分层整合。
作为本发明一种北斗移动穿戴设备标准数据平台的进一步优选方案，所述S1…Sn为异构数据源的数量。
作为本发明一种北斗移动穿戴设备标准数据平台的进一步优选方案，所述M1层由M2层定义与支持。
作为本发明一种北斗移动穿戴设备标准数据平台的进一步优选方案，所述M2层由M3层定义与支持。
作为本发明一种北斗移动穿戴设备标准数据平台的进一步优选方案，所述M3层由M4层定义与支持。
本发明采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
一种北斗移动穿戴设备标准数据平台，包含依次连接的M4层、M3层、M2层、M1层；北斗穿戴设备系统中，主要有应用数据和标准支持数据两大类,前者随穿戴设备运行时动态产生，后者包括上述四层构架中的分级数据，它们均需大量的事先采集与处理，然后构建于平台，存储在远端后台库中。
附图说明
图1是一种北斗移动穿戴设备标准数据平台分层资源架构。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明：
如图1所示，一种北斗移动穿戴设备标准数据平台，包含依次连接的M4层、M3层、M2层、M1层；
所述M1层为包含S1～Sn在内的各类应用中主数据与参考数据词典，用于实现对应用层数据提供跨系统间的统一释义、标识、分类、定义、属性描述，分布与流向管理；
所述M2层为独立的元数据词典，用于存放各领域的元数据集，从规范化需求出发，抽取和定义各领域的标准元数据，再对来自S1～Sn的元数据进行比对、测试、标准化处理和分布映射，此层通过对M1层中跨系统资源中的元数据进行独立的标准化与统一化处理，实现它们描述的主数据与参考数据等的一致；
所述M3层为元模型词典，用于对各类元模型按标准进行比对与一致性处理，实现对M2层的元数据进行模型定义、共享或互操作时的耦合，以及生命周期管理；
M4 层为元模型规则，用于检查出微服务中的各类数据项缺失与合规情况，通过对微服务需求的数据元素、元数据、元模型等的管理，自动检出缺陷描述规则并通过元模型词典、元数据词典和主数据与参考数据词典等进行逐级修正，从而实现应用系统的数据分层整合。
所述S1…Sn为异构数据源的数量，所述M1层由M2层定义与支持，所述M2层由M3层定义与支持，所述M3层由M4层定义与支持。
一、分层资源架构
为向穿戴设备中的微系统提供微服务，本平台将数据资源分为如下M4至M1四层。分别是：元元模型（M4层，元模型规则）→元模型（M3层，属性、操作、构件）→元数据（M2层，实体，关系/模型）→数据词典（M1层，业务/对象数据），数据资源构架如图。
二、各层功能
M1层为穿戴设备中面向应用的各类主数据与参考数据词典。内容为对数据提供标准的释义、分类、属性定义，分布与流向管理等。此层需要M2层的定义与资源支持。
M2 层为元数据词典，存放各领域元数据集。功能是从规范化需求出发，抽取和定义各领域元数据，对不同来源的元数据进行比对、测试、标准化处理和分布映射等。此层需要M3层的定义与支持，而它将定义M1层中面向应用的主数据和参考数据等。
M3 层为元模型词典，具体定义描述各领域元数据的元数据元素、以及它们间的关联，用于设计、测试和生产元数据，其标准化活动与质量管理将覆盖元数据生命周期。本层由M4层定义，将按应用数据之需，对M2层的元数据进行定义与生命周期管理。
M4 层为元模型规则。穿戴设备的每个微服务均按不同场景需要不同的数据规则,这些规则本身也被视为特殊元数据，功能是能检查出微服务中的数据项缺失与合规情况，通过对微服务需求的数据元素、元数据等的管理，自动检出缺陷微服务并通过元模型、元数据词典和主数据与参考数据词典进行修正，从而实现应用系统的数据分层整合。
三、数据采集
北斗穿戴设备系统中，主要有应用数据和标准支持数据两大类。前者随穿戴设备运行时动态产生，后者包括上述四层构架中的分级数据，它们均需大量的事先采集与处理，然后构建于平台，存储在远端后台库中。
四、数据整理
标准化处理是数据整理的核心，平台的主要功能是实现数据的分级标准化，此为数据整理的主要内容，通过上述四层逻辑架构处理和各类标准库来实现。元数据与主数据等词典中包括标准的元数据、定义、标识、目录、特征库等，整理的主要内容是依照标准进行分级数据比对与合规性描述，检出不规范、不完整、非标准数据项等，再与标准数据建立字段级映射。应用系统中凡新加入的数据，均经过本平台进行标准化处理，实现数据规范化。
五、数据集成
本环节由标准数据资源和接口池组成。各类待整合数据在经上述分层模式经元数据规格、数据元素、特征形态与一致性等标准化处理后，进入接口池中按微服务所需进行适配性审核，对不合规的各类数据单元、要素等处理后，将满足需求的数据项进行抽取与映射，传送到接口池中依标准整合，将结合发至各应用。
北斗穿戴设备应用中元数据包括：1、微服务本体的元数据驱动规范模型；2、微服务间数据载体的元数据驱动规范。前者一般包含：业务信息，功能信息，数据信息，管理信息，逻辑信息。这些是基于元数据规则库中定义的元数据规范实例化得到的。后者包含，依赖信息，参数信息，过程信息等，也来源于元数据知识库，用来解决微服务间连接的关系、映射、依赖、整合约束。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而这些属于本发明的实质精神所引伸出的显而易见的变化或变动仍属于本发明的保护范围。